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[日経ビッグデータ]のグーグルに学ぶディープラーニング
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グーグルに学ぶディープラーニング Kindle版

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紙の本の長さ: 184ページ

商品の説明

内容紹介

囲碁のプロ棋士に勝つ、クイズのチャンピオンに勝つ──、人工知能(AI)はこうした特定分野で象徴的な成果を上げてきました。しかし、最近ではAIが人々の生活や経済活動を改善して、世の中を変えていく可能性を示す実例が次々と出てきました。

例えば、米グーグルは、AIを使った「Google翻訳」の精度を大きく改善し、長年「実用的ではない」と言われてきた機械翻訳を日常生活では十分実用的なレベルへと引き上げました。また、同社はデータセンターにおけるサーバーなどの冷却電力を40%も削減しました。これもAIを活用して空調や窓の調節・開閉など約120の要素を制御し最適化した成果です。

大手IT企業は次々と、画像認識、音声認識、翻訳といったAI機能を安価に提供し始めており、いわば「蛇口をひねればAIがすぐ使える」時代が間もなく到来します。

このAIの進化をけん引するのが、脳の神経回路が仕組みの原点にある「ディープラーニング」という技術です。本書では、グーグルのエンジニアらへの取材に基づき、このディープラーニング技術をやさしく解説。また、将来のビジネスがどう変わるのか、グーグルのサービスや日本企業の取り組み事例から探るとともに、その未来の姿に迫ります。

序章●ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
1章●超入門 人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う?
2章●入門  ディープラーニングの仕組み
3章●グーグル事例編 グーグルのディープラーニング活用事例
4章●企業事例編
5章●活用フレームワーク編
6章●将来展望編 ディープラーニングが課題を解決する未来へ

内容(「BOOK」データベースより)

ディープラーニングは人工知能、機械学習と何が違う?Googleの先進事例から日本企業による身近な業務改善まで!未来の新ビジネス創造から現業務の改善まで、AIのインパクトをこの1冊で理解。

登録情報

  • フォーマット: Kindle版
  • ファイルサイズ: 11338 KB
  • 紙の本の長さ: 122 ページ
  • 出版社: 日経BP社 (2017/1/26)
  • 販売: Amazon Services International, Inc.
  • 言語: 日本語
  • ASIN: B01N6RSN2Y
  • X-Ray:
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  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.9 14件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
趣味から資産運用まで、
生活にAIが付きまとうので
AIを知ることにした。
内容は入門の入門で、素人用です。
グーグルAIの骨格を知る良書と思います。

グーグルの志は高い。
「ネットの民主化」を推し進め、
解決すべき問題は何かを問う。

今後、政治経済、教育・研究、生活の隅々まで、
相関性のある情報はAI化が本格化する。
AIを活用することができない情報弱者は
弱い立場に追いやられる時代が幕を開けた。
AI技術者がビジネス(などの業務)をする方が
適しているは象徴的な指摘です。

さて読後、私はまずパイソンを学ぶことにした。
自分の子供に教え、
早くAIに馴染ませたい。

政治・軍事にAIは確実に利用される。
米国の現大統領がAIのアドバイスに従い
当選したと仮に判明したとしても肯ける。
経営よりもAIに精通した大統領が出現したら怖い。
平和な時代が持続することを願わざるをえない。
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購入して損をした。10分程度で読める「ディープラーニング」の明るさを強調した解説書だが、その技術解説の程度は新聞紹介記事程度の上に一部誤っているし、内容全体はGoogle社の宣伝臭を帯びていて嫌味である。

まず、冒頭で、「『ディープラーニング』は『機械学習』の一種」と図付きで説明しておきながら(これは正しい)、その後、「『ディープラーニング』"や"『機械学習』」という言い回しを多用して、あたかも「ディープラーニング」が「機械学習」とは異なった特殊な技術であるとの印象を与えているのは如何なものか。「ディープラーニング」では人間はプログラムを作らないという記述は誤りで、元となるプログラムは(現状では)人間が作り、それを訓練データに基づいて文字通り機械的にupdateして行くのである。また、「入力層」と「出力層」との間にある層を「中間層」と記述しているが、ここは定着している「隠れ層(hidden layer)」という用語を使うべきであろう。勝手に用語を創ってはイカンでしょう。そして、この「隠れ層」の段数を増やす(層が深いので「ディープラーニング(深層学習)」)と、何故、画像認識の精度が上がるかは誰も分らないのである。本書中に「アルファ碁」の話題が出て来るが、李九段との第四局の中盤で「アルファ碁」が素人以下の手を打った理由も開発者には分らないのである。
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AIが流行語となり、色々な企業が従来の技術までAIと表現してしまい、
実際の所AIがどんなものなのか、新聞を読んでいるレベルだと分かりません。
この一冊だけでも、AIの基本概念、その中のディープラーニング、(Googleを前提とした)AIの活用事例が学べました。
また、Googleが世に数多く提供しているAIのプラットフォームを知ることができ、AIの入門、ビジネスへの活用の一歩にふさわしい本に感じました。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
用語が整理されて説明されているので、とてもわかりやすい書籍です。人工知能、機械学習、ディープラーニングを始める方のまずは1冊です。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
人工知能、機械学習、ディープラーニングと言葉はなんとなくわかるけど、違いがわからない人におすすめです。実際に社内でAIを導入したいが、何をしていいか全くわからないような人にAIの基本の基本から導入事例などを分かりやすく紹介してあります。
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もうちょっと本題の具体的内容を期待していたのですが、、全体的にはマーケティングの範疇になるのでしょうか。
なので、私的にはななめ読みで十分でした。内容自体は大変丁寧に解説されていると思います。
5章はディープラーニングを実際に取り扱っている企業の具体例、内容で、アドバイス等もあり結構参考になりました。
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具体例を使って丁寧に説明されている。DNNの演算の基本に触れずに理解できるように工夫している。しかしNeural net workの基礎から知りたい人には役に立ちません。今どうなっているかの情報としては有用でしょう。
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